Memory Fts

Name: Memory Fts
Author: kurovu146

作者：kurovu146バージョン 1.0.1i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.kurovu146/memory-fts

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Long-term memory for Claude Code with SQLite FTS5 search and BM25 ranking

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
自分で入力するもの： MEMORY_DB_PATH

必要なもの

npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "memory-fts": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-memory-fts"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add memory-fts --env MEMORY_DB_PATH=your-value -- npx -y claude-memory-fts

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "memory-fts": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-memory-fts"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "memory-fts": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-memory-fts"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

MEMORY_DB_PATH env
Custom path to the SQLite database file (default: ~/.claude/memory.db)

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント kurovu146 で確認済みです
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの7264件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7264件のうち5%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7264件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Memory Ftsは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（1.0.1）がレジストリに届いたのは8 か月前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT昨日更新

インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT21 日前更新

インストール

Exa

作者：exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

claude-memory-fts

Long-term memory MCP server for Claude Code. Stores facts in a local SQLite database with hybrid search (FTS5 + semantic vector similarity) and automatic context injection.

Features

Hybrid search — FTS5 keyword search + semantic vector similarity, merged via Reciprocal Rank Fusion (RRF)
Semantic understanding — find memories by meaning, not just keywords (powered by all-MiniLM-L6-v2 embeddings)
Auto context injection — top 30 most important memories injected into every prompt via hook
Importance ranking — facts ranked by access frequency, recency decay, and category weight
Access tracking — tracks how often each memory is accessed
Upsert — automatically updates existing facts instead of duplicating
Categorized — organize by type: preference, decision, technical, project, workflow, personal, general
MCP Resources — exposes memory://context resource for session context
Zero config — works out of the box, stores data in ~/.claude/memory.db

Install

# Add to Claude Code

claude mcp add memory -- npx claude-memory-fts

Auto-configure context injection hook (recommended)

npx claude-memory-fts --setup-hook

The --setup-hook command automatically:

Creates ~/.claude/scripts/memory-context.sh
Adds a UserPromptSubmit hook to ~/.claude/settings.json
Top 30 memories are injected into every prompt automatically

CLI Commands

Command	Description
`npx claude-memory-fts`	Start MCP server (used by Claude Code)
`npx claude-memory-fts --context`	Output top 30 facts (used by hook script)
`npx claude-memory-fts --setup-hook`	Auto-configure context injection hook

Configuration

Environment Variable	Default	Description
`MEMORY_DB_PATH`	`~/.claude/memory.db`	Path to the SQLite database file

Example with custom path:

claude mcp add memory -e MEMORY_DB_PATH=/path/to/my/memory.db -- npx claude-memory-fts

Tools

`memory_save`

Save a fact to long-term memory.

Parameter	Type	Required	Description
`fact`	string	yes	The information to remember
`category`	string	no	One of: `preference`, `decision`, `personal`, `technical`, `project`, `workflow`, `general`

`memory_search`

Hybrid search: runs FTS5 and semantic search in parallel, merges results with RRF. Falls back to LIKE for partial matches.

Parameter	Type	Required	Description
`keyword`	string	yes	Search keyword or phrase
`limit`	number	no	Max results (default: 10)

`memory_update`

Update a memory's content or category by ID.

Parameter	Type	Required	Description
`id`	number	yes	Memory ID
`fact`	string	no	New content (omit to keep current)
`category`	string	no	New category (omit to keep current)

`memory_list`

List all saved memories grouped by category.

Parameter	Type	Required	Description
`category`	string	no	Filter by category
`limit`	number	no	Max results (default: 50)

`memory_delete`

Delete a memory by ID.

Parameter	Type	Required	Description
`id`	number	yes	Memory ID

Resources

`memory://context`

MCP resource exposing top 30 facts ranked by importance score:

Access frequency — frequently accessed facts score higher (capped at 20 points)
Recency — recently updated facts score higher (10 points, decays over 90 days)
Category weight — preference/decision (3), workflow/technical (2), project/personal (1), general (0)

How It Works

Search Pipeline

FTS5 + BM25 and semantic vector similarity run in parallel
Results are merged and deduplicated using Reciprocal Rank Fusion (k=60)
Facts appearing in both lists get naturally boosted
If both return empty, falls back to LIKE substring matching
Access count is tracked on every search hit

Embeddings

Model: all-MiniLM-L6-v2 (384 dimensions, ~23MB)
Generated locally via @xenova/transformers — no API calls, no data leaves your machine
Embeddings are created on save and backfilled on server startup
Cosine similarity with 0.3 threshold to filter noise

Storage

SQLite with WAL mode for fast concurrent reads/writes
FTS5 virtual table synced via triggers for real-time full-text indexing
Embeddings stored as BLOB columns alongside facts

Development

git clone https://github.com/kurovu146/claude-memory-mcp.git

cd claude-memory-mcp npm install npm run build npm test

License

MIT

Memory Fts

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

claude-memory-fts

Features

Install

Auto-configure context injection hook (recommended)

CLI Commands

Configuration

Tools

memory_save

memory_search

memory_update

memory_list

memory_delete

Resources

memory://context

How It Works

Search Pipeline

Embeddings

Storage

Development

License

`memory_save`

`memory_search`

`memory_update`

`memory_list`

`memory_delete`

`memory://context`